Acquiring complex knowledge and skills through digital simulation‐based training: Evidence from an agile project management teaching experience
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the effectiveness of digital simulation‐based training (DSBT) for acquiring complex knowledge and skills. After identifying key aspects of DSBT, it explains how they were used to design a new DSBT activity with Minecraft Education® for teaching agile project management to dispersed students. It then presents a theoretically grounded model that links these key aspects of DSBT to learning perceptions. The model was tested over a 3‐year period through an online survey administered to groups of students who had participated in the new DSBT activity in a project management course. The findings show that two learning‐related beliefs, involvement and enjoyment, are crucial to the success of DSBT, and they offer valuable insights into the acquisition of these beliefs. The findings should be useful to educators and human resource professionals interested in integrating DSBT into their teaching and training practices. Practitioner notes What is already known about this topic? Digital simulation‐based training (DSBT) enhances learning and knowledge retention. Experiential activities have been used effectively at business schools to teach complex managerial skills. Learning involvement and enjoyment have been shown to be crucial to successful learning outcomes. What this paper adds? A theoretically grounded model linking DSBT to learning perceptions, particularly for teaching agile project management (APM) using Minecraft Education®. Empirical evidence for the important role of factors such as psychological safety, task interdependence and content relevance in shaping student involvement and enjoyment when DSBT is used. Insights into the unique challenges and opportunities related to implementing DSBT for remote learners. Implications for practice and/or policy Educators and practitioners can leverage the study findings to design effective DSBT courses and programmes that enhance both individual and collaborative learning experiences. Especially in remote learning contexts, they should strive to maintain focus and clarity while at the same time creating a psychologically safe learning environment. Incorporating real‐world scenarios into DSBT enhances learner engagement and ensures the applicability of knowledge and skills to real‐world settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».